Empirical Evaluation on Optimal Audit Data Reduction for Intrusion Detection

침입탐지를 위한 최적의 감사기록 축약에 관한 실험적 평가

최근 그 심각성이 커지고 있는 해킹피해를 줄이기 위한 한 방법으로 시스템에 침입한 불법적 사용을 탐지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 침입을 탐지하는 방법으로는 오용탐지와 비정상행위 탐지가 있는데 비정상행위 탐지를 위해서는 정보수집의 정확성, 신속성과 함께 다량의 정보들로부터 필요한 정보를 추출하고 축약하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 감사기록 도구인 BSM으로부터 정보를 추출하고 자기조직화 신경망을 이용하여 다차원의 정보를 저차원정보로 축약.변환하는 방법에 대한 실험적인 검증을 시도하였다. 또한 BSM에서 얻을 수 있는 데이터의 유용성을 조사하기 위하여 축약된 감사자료에 의한 탐지성능을 살펴보았다. 실험결과, 시스템 호출 및 파일관련 정보의 축약이 탐지성능향상에 크게 기여하는 중요한 척도임을 알 수 있었으며 각 척도마다 탐지성능이 좋은 맵의 크기가 다름을 알 수 있었다. 이러한 축약된 정보는 여러 정상행위 모델링방법에 의해 유용하게 사용될 수 있을 것이다.